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セミナー詳細

セミナー

マテリアルズインフォマティクス・ケモインフォマティクスを効率化する実験計画法の基礎とデータ解析・ベイズ最適化・応用例

★マテリアルズインフォマティクス・ケモインフォマティクスを行う際の実験データをどう扱う?
★実験計画法を用いてその中の数回のシミュレーション候補・実験候補を選択し、実験パラメータと装置の性能・材料の物性・活性との間の関係性を統計的手法によりモデル化することで、所望の装置性能・物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できる!
★シミュレーションデータや実験データを活用することで、効率的な材料設計およびプロセス・装置設計を達成できるようになるための講座です!

セミナー番号 S200303
セミナー名 実験計画法
講師名

明治大学 理工学部 専任講師 博士(工学) 金子  弘昌 氏

開催日 2020年03月30日(月) 12:30-16:30
会場名

京華スクエア2F ハイテクセンター 第2会議室 【東京都・中央区】(住所:104-0032 東京都中央区八丁堀3丁目17-9)

アクセスマップ

支払い方法 銀行振込
受講料(税込)

【1名の場合 価格】39,600円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、11,000円が加算されます。

詳細

定員:30名


※ 極力、銀行振り込みをご選択ください。お支払いは会社のご都合で講座前日に間に合わない場合、開催月翌月末あたりまでお待ち申し上げます。
※ お申し込み後、受講票と請求書が自動で返信されます。請求書記載の銀行口座に沿って、お振り込みをお願いします。また請求書に記載の「株式会社」や「(株)」「会社名」はお客様の記入通りの表記になりますので、ご希望の形式で記載をお願いします。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、請求書受講票を代表者様にご連絡します
※ 請求書・領収書の発行形式への要望があれば、申込時、備考欄へ記載ください。
※ 参加時に名刺をご持参ください。参加者は、途中変更も可能です。
※ ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます

※ 弊社講座では、同一部署、申込者のご紹介があれば、何名でもお1人11,000円で追加申し込みいただけます。(申込者は正規料金、お二人目以降は11,000円となります)。追加の際は、申し込まれる方が追加の方を取り纏いただくか、申込時期が異なる場合は紹介者のお名前を備考欄にお書きくださいますよう、お願いいたします。

上記以外は正規料金となりますのでご理解ください。


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講師プロフィール

明治大学 理工学部 専任講師 博士(工学) 金子  弘昌 氏

兼任 広島大学大学院工学研究科 次世代自動車技術共同研究講座 客員准教授
兼任 大阪大学太陽エネルギー化学研究センター 招聘准教授
兼任 国立研究開発法人理化学研究所 客員主幹研究員
兼任 九州大学 先導物質化学研究所 非常勤講師
専門
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・データサイエンス・化学工学・分子設計・材料設計・プロセス制御・スペクトル解析・ソフトセンサー

講演主旨

 高機能性材料の開発やコンピュータシミュレーションによる設計などの研究・開発の現場において、効率的にシミュレーション・実験・製造を実施するために実験計画法が活用される。例えば5つの実験パラメータもしくはシミュレーション条件(反応器体積・反応温度・反応時間など)があり、それぞれ 10 の候補の値がある場合、すべての組み合わせは10万通りになってしまう。このような状況でも実験計画法を用いてその中の数回のシミュレーション候補・実験候補を選択し、実験パラメータと装置の性能・材料の物性・活性との間の関係性を統計的手法によりモデル化することで、所望の装置性能・物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できる。このようにシミュレーションデータや実験データを活用することで、効率的な材料設計およびプロセス・装置設計を達成できる。
 本講演では、そのような(適応的)実験計画法や、実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。

プログラム

1.ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス
 1.1 分子設計とは
 1.2 材料設計とは
 1.3 プロセス設計・装置設計とは
 1.4 モデリング
 1.5 モデルの活用した材料設計・プロセス設計・装置設計

2.データ解析・実験計画法・ベイズ最適化
 2.1 線形回帰分析
 2.2 非線形回帰分析
 2.3 実験計画法
 2.4 適応的実験計画法
 2.5 ガウス過程による回帰
 2.6 ベイズ最適化

3.研究事例・応用事例
 3.1 ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
 3.2 材料設計の実例
 3.3 プロセス設計・装置設計の実例

【質疑応答】

アクセスマップ

〒104-0032 東京都中央区八丁堀3丁目17-9 ◆東京メトロ日比谷線/JR京葉線「八丁堀駅」A3出口より徒歩1分

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